道德在商业分 近期人工智能 (AI) 的蓬勃发展引发了人们对企业如何收集、存储和分析数据的道德担忧。例如，苹果和 Verizon 等知名公司已禁止员工使用基于人工智能的 ChatGPT，因为他们担心聊天机器人可能会收集和泄露机密客户数据。1同样，世界卫生组织警告称，使用有偏见的数据训练的人工智能工具可能会向医护人员和患者提供事实上不正确的健康信息。2
数据伦理有助于确保组织准确、公正地收集和解释信息。但对于商业分析来说，做出符合道德的决策并不总是那么简单。分析师必须平衡组织的需求和许多顾虑，包括数据安全和偏见检测。本文探讨了道德在商业分析中的作用以及合乎道德的数据使用的社会影响。
商业分析中的数据伦理是什么？
商业分析利用统计方法和数字工 巴基斯坦 whatsapp 数据 具将大量信息转化为有价值的见解。组织利用这些发现来制定战略决策并更好地了解消费者行为。3
商业分析在企业界及其他领域有许多实际应用。例如，分析 道德在商业分 师可以研究历史销售趋势以确定最有效的营销策略。预测分析还允许公司预测消费者对新产品或价格上涨的反应。3
商业分析中的数据伦理是指有助于确保公司合法且负责任地使用数据的道德原则、法律和实践。道德商业分析的定义特征包括：4
客户信息保持私密和安全所有数据使用都直接惠及客户，而不仅仅是公司消费者了解他们的数据如何以及为何被使用数据的使用符合公司
的使命和核心价值观
合乎道德的数据使用有很多好处，比如维 护公司的声誉 通过这个案例相信 和确保遵守联邦法规。数据道德还可以保护消费者信息免遭欺诈、身份盗窃和其他网络犯罪的侵害。5
商业分析中的道德原则
数据伦理是一个广泛的概念，涵盖众多实践和标准。以下是商业分析的一些关键道德原则。
负责任的数据收集
企业需要收集和解读大量数据，以发现 购买电子邮件列表 趋势并做出准确预测。然而，美国尚未通过全面的联邦隐私法来规范公司如何收集和出售消费者数据。因此，许多人没有意识到他们的个人信息已被跟踪并用于商业目的。6
公司可以通过以下方式负责任地收集数据：7
在收集信息之前征求消费者的知情同意向客户和利益相关者解释数据的预期用途仅收集必要的数据以改善客户体验定期审核其数据收集实践，以确保其合乎道德
資料保隱
一旦企业收集了数据，他们就有道德义务（在许多情况下，也是法律义务）对这些信息保密。一些公司已经成立了数据道德委员会，其中包括首席隐私官。这些委员会可以实施全公司的政策来保护数据。4
此外，美国还有一系列管理数据隐私的法律。例如，《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）禁止医疗保健组织未经同意披露机密患者信息。8同样，《公平信用报告法》限制了消费者报告机构可以收集和共享的信息。9
数据安全
数据安全是商业分析中数据伦理的一个基本方面。这些做法有助于保护信息免受数据泄露和其他风险的影响：10
实施端到端加密，以便只有授权用户才能访问数据尽可能匿名化数据只雇用优先考虑数据安全的供应商，并且不允许他们在其服务器上存储机密数据使用安全的云工作区共享文档
一些行业还必须遵守更严格的数据安全法。例如，联邦贸易委员会的《保护标准》规范了银行和信用合作社等金融机构的数据使用。这些组织必须实施全面的信息安全计划，以确保消费者数据的安全和隐私。11
问责制和透明度
公司可以通过公开其数据使用情况来建立品牌忠诚 道德在商业分 度并提高信任度。企业可以负责任地利用数据，披露他们如何使用数据来了解和满足消费者的需求。此外，有道德的公司会告知消费者其数据使用的目的，并允许这些消费者拒绝分享他们的信息。12
问责制是数据伦理的另一个重要组成部分。如果发生数据泄露，公司会通知消费者并采取措施解决问题，从而体现出公司道德规范。例如，2022 年，eBay 在发现黑客访问了 1.45 亿条客户记录后立即指示客户更改密码。13 eBay还聘请了一名取证调查员来查明泄露事件是如何发生的。13
算法公平性和偏见检测
研究人员发现，人工智能算法和其他数据分析工具可能会无意中延续偏见。一项研究报告称，用于计算抵押贷款信用风险的算法始终向黑人和西班牙裔借款人收取更高的利率。14
公司可以采取措施确保公平性并减少其用于商业分析的算法中的偏见，例如：15
使用开源软件使算法更加民主聘请数据科学家来检测和消除偏见与其他公司合作开发道德商业分析工具
数据伦理的社会影响
商业分析师可以利用数据伦理推动社会变革并保护弱势群体。例如，软件公司 Tableau 成立了数据公平中心，帮助非营利组织利用数据分析对抗不平等现象。该基金会利用数据倡导种族正义等社会问题。16与此同时，MedAware 使用人工智能支持的商业分析来防止处方错误，从而挽救生命。17
通过在线 MSBA 产生影响
随着令人兴奋的新技术不断涌现，商业分析正在迅速发展。您可以通过威廉玛丽学院的在线商业分析硕士学位开始或推进您在此领域的职业生涯。该学位将教您如何将数据转化为可操作的见解，从而改变组织，从而为您提供竞争优势。
在顶级教师的指导下，您将学习前沿主题，例如商业 AI 应用、机器学习和规范分析。此外，您还将培养必要的技术技能，例如构建数据仓库以及使用 Python 和 R 进行编码。